AI

16개의 글

aiclaude-codeagentskill

Claude Code Skill / Agent 직접 작성하기

SKILL.md와 에이전트 정의 파일의 frontmatter 규칙부터 실전 예시까지, 커스텀 Skill과 Subagent 작성법을 정리합니다.

읽기 10분
aiclaude-codeagentskill

Claude Code Skill / Agent 개요와 동작 원리

Claude Code의 Skill과 Subagent가 무엇이며, 어떻게 동작하고 언제 어떤 것을 써야 하는지 정리합니다.

읽기 8분
ailanggraph에이전트워크플로우

LangGraph로 만드는 복잡한 AI 워크플로우 — 상태 기계와 멀티스텝 에이전트

LangGraph의 상태 그래프 개념을 이해하고, 멀티스텝 AI 에이전트를 Python으로 구축합니다.

읽기 11분
ai이미지생성API멀티모달

AI 이미지 생성 API 활용 — DALL-E 3, Stable Diffusion, fal.ai

주요 AI 이미지 생성 API의 특징을 비교하고, Python 코드로 실전 활용하는 방법을 정리합니다.

읽기 9분
aimcpjavaspring-boot

MCP 서버 구축 가이드 — Spring Boot 편

Spring AI로 MCP 서버를 구축하고 Tool, Resource를 정의하여 AI와 연결하는 방법을 정리합니다.

읽기 7분
aimcppythonLLM

MCP 서버 구축 가이드 — Python 편

Model Context Protocol의 개념과 Python FastMCP로 Tool, Resource, Prompt를 구현하는 방법을 정리합니다.

읽기 8분
aiLLMopenaiGPU

2026 최신 LLM 모델 비교: 크기별 시스템 스펙과 사용 용도

주요 LLM 모델의 파라미터, VRAM, GPU 요구사항을 한눈에 비교합니다.

읽기 10분
aiweb용어프롬프트

AI에게 웹 개발을 요청할 때 꼭 알아야 할 용어 사전

AI와 웹 개발을 소통할 때 혼선 없이 사용할 수 있는 영역별 표준 용어를 정리합니다.

읽기 12분
aiLLM파인튜닝LoRA

LLM 파인튜닝 실전 가이드: LoRA부터 SFT까지

파인튜닝의 핵심 개념부터 LoRA/QLoRA 실전 코드까지 정리합니다.

읽기 9분
aiLLM프롬프트langchain

프롬프트 엔지니어링 실전 가이드

LLM에서 원하는 답변을 얻기 위한 프롬프트 기법을 정리합니다.

읽기 10분
aiRAGLLMlangchain벡터DB

RAG 기본 개발 방법론 완벽 가이드

RAG의 핵심 개념부터 Python 구현까지 단계별로 정리합니다.

읽기 9분
aiLLMjsonfunction-calling

AI Structured Output — JSON 모드와 함수 호출

LLM에서 구조화된 JSON 응답을 얻는 방법, function calling, tool use를 정리합니다.

읽기 9분
aiLLMollama로컬

로컬 LLM 실행 가이드 — Ollama, llama.cpp, vLLM

GPU 없이도 LLM을 실행하는 방법과 도구별 특징, 모델 선택 기준을 정리합니다.

읽기 9분
ai에이전트LLM설계패턴

AI 에이전트 설계 패턴 — ReAct, Plan-and-Execute, Multi-Agent

AI 에이전트의 주요 아키텍처 패턴과 구현 접근법을 비교 정리합니다.

읽기 12분
ai벡터DBrag데이터베이스

벡터 데이터베이스 비교 — Chroma, Pinecone, Weaviate, pgvector

RAG에 필수인 벡터 DB의 특성, 성능, 가격, 적합한 사용 시나리오를 비교합니다.

읽기 10분
ailangchainLLMpython

LangChain 시작 가이드 — 체인, 에이전트, 메모리

LangChain의 핵심 개념과 체인 구성, 에이전트, 대화 메모리를 Python 예제로 정리합니다.

읽기 11분